我国将来卫星重力梯度计划CHINA-GOCE的反演理论和关键技术研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    41574014
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    70.0万
  • 负责人：
    郑伟
  • 依托单位：
    中国空间技术研究院
  • 学科分类：
    D0401.物理大地测量学
  • 结题年份：
    2019
  • 批准年份：
    2015
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

This project plans to carry out the researches on the recovery theory and key technology of the satellite gravity gradiometry system CHINA-GOCE using the new time-spline-interpolation approach by following closely the latest hotspot of the international satellite gravity gradiometry measurement, aiming to solve the frontier scientific issues in the interdisciplinary fields of geodesy etc., and intending to meet the urgent requirements for the science and national defence.. Firstly, the new observation equation of the time-spline-interpolation satellite gravity gradiometry recovery will be developed by an optimal combination between the precision of the time-wise method and the rapidity of the spline interpolation method.. Secondly, the Earth gravity field model WHIGG-GOCE01S will be produced by the GOCE-Level-1B real date based on the time-spline-interpolation approach, and the correctness of the time-spline-interpolation approach will be verified by the comparison between the WHIGG-GOCE01S model in this project and the GOCE-only model released by the European Space Agency (ESA).. Finally, the preferred matching accuracy of key payloads (e.g., gravity gradient, orbital position, non-conservative force, three-dimentional attitude, etc.) and the optimum orbital parameters (e.g., orbital altitude, orbital inclination, etc.) from the future CHINA-GOCE satellite system will be obtained by the time-spline-interpolation approach for further meeting requirements for the scientific researches and national defence, and the next-generation high-degree global gravity field model with high spatial resolution will be precisely established using the optimal instrument errors and orbital parameters.
本项目紧跟国际卫星重力梯度测量的最新热点，以解决本世纪大地测量等交叉领域的前沿性科学问题为目标，以满足我国迫切提出的科学和国防需求为导向，基于新型时域样条插值法开展CHINA-GOCE卫星重力梯度系统的反演理论和关键技术研究。第一，通过有效结合时域法的精确性和样条插值法的快速性优点，建立新型时域样条插值卫星重力梯度反演法；第二，利用GOCE-Level-1B实测数据精确建立地球重力场模型WHIGG-GOCE01S，并通过与欧空局公布的GOCE-only重力模型对比进而检验时域样条插值法的可靠性；第三，基于时域样条插值法，提出可进一步满足科学研究和国防需求的我国将来CHINA-GOCE卫星关键载荷精度指标的匹配关系（重力梯度、轨道位置、非保守力、三维姿态等）和轨道参数的优化设计（轨道高度、轨道倾角等），并利用优化论证的载荷指标和轨道参数建立下一代高精度、高空间分辨率和高阶次的地球重力场模型。

结项摘要

本项目紧跟国际卫星重力梯度测量的最新热点，以解决本世纪大地测量等交叉领域的前沿性科学问题为目标，以满足我国迫切提出的科学和国防需求为导向，基于新型时域样条插值法开展CHINA-GOCE卫星重力梯度系统的反演理论和关键技术研究。第一，通过有效结合时域法的精确性和样条插值法的快速性优点，建立了新型时域样条插值卫星重力梯度反演法；第二，利用GOCE-Level-1B实测数据精确建立地球重力场模型WHIGG-GOCE01S，并通过与欧空局公布的GOCE-only重力模型对比进而检验了时域样条插值法的可靠性；第三，基于时域样条插值法，提出了可进一步满足科学研究和国防需求的我国将来CHINA-GOCE卫星关键载荷精度指标的匹配关系（重力梯度、轨道位置、非保守力、三维姿态等）和轨道参数的优化设计（轨道高度、轨道倾角等），并利用优化论证的载荷指标和轨道参数建立了下一代高精度、高空间分辨率和高阶次的地球重力场模型。.主要研究成果：以第一/通讯作者在国际权威期刊Remote Sensing（IF=4.118）、IEEE Access（IF=4.098）、Sensors（IF=3.031）、Hydrogeology Journal（IF=2.401）、Advances in Space Research（IF=1.746）、Astrophysics and Space Science（IF=1.681）等发表论文20篇（SCI收录13篇）；以独立/第一作者在《科学出版社》和《国防工业出版社》出版专著2部（获国家科学技术学术著作出版基金、国防科技图书出版基金和"十三五"国家重点图书出版规划项目资助）；以第一发明人授权专利1项和受理13项；以排名第一获中国测绘科技进步一等奖、中国测绘科技进步二等奖、中国青年测绘地理信息科技创新人才奖（全国30名/年）、十佳中国电子学会优秀科技工作者奖（全国10名/年）、中国地球物理科学技术创新奖（全国2名/年）、领跑者5000－中国精品科技期刊顶尖论文奖、中国惯性技术创新优秀论文奖（全国2篇/年）等10余项；研究成果获测绘、航天、地震、国防等7个部门应用。

项目成果

期刊论文数量（20）
专著数量（2）
科研奖励数量（7）
会议论文数量（0）
专利数量（13）
Improving the matching efficiency of underwater gravity matching navigation based on the new hierarchical neighborhood threshold method
基于新型分层邻域阈值法提高水下重力匹配导航匹配效率
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    Chinese Journal of Geophysics（SCI三区）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li Zhaowei;Zheng Wei;Wu Fan;Fang Jing
  • 通讯作者：
    Fang Jing
Improving regional groundwater storage estimates from GRACE and global hydrological models over Tasmania, Australia
根据 GRACE 和澳大利亚塔斯马尼亚全球水文模型改进区域地下水储量估算
  • DOI：
    10.1007/s10040-020-02157-3
  • 发表时间：
    2020-05
  • 期刊：
    Hydrogeology Journal（SCI三区）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yin Wenjie;Li Tongqing;Zheng Wei;Hu Litang;Han Shin-Chan;Tangdamrongsub Natthachet;Šprlák Michal;Huang Zhiyong
  • 通讯作者：
    Huang Zhiyong
月球重力场模型研究进展及未来展望
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    科学技术与工程
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    张刚强;郑伟;尹文杰;张文松;吴庭涛
  • 通讯作者：
    吴庭涛
Improving the reliability of underwater gravity matching navigation based on a priori recursive iterative least squares mismatching correction method
基于先验递归迭代最小二乘失配修正方法提高水下重力匹配导航可靠性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2020
  • 期刊：
    IEEE Access（SCI二区）
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Li Zhaowei;Zheng Wei（共同第一作者）;Wu Fan
  • 通讯作者：
    Wu Fan
Preferred design and error analysis for the future dedicated deep-space Mars-SST satellite gravity mission (SCI收录, IF=1.830)
未来专用深空Mars-SST卫星重力任务的优选设计与误差分析
  • DOI：
    10.1007/s10509-018-3392-0
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    Astrophysics and Space Science
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    Zheng Wei;Li Zhaowei
  • 通讯作者：
    Li Zhaowei

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其他文献

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  • 期刊：
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  • 作者：
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  • 通讯作者：
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一种基于WLD特征的盲检测数字水印算法
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    2016
  • 期刊：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    景阳帅
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  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    吕继组
硼钢B1500HS奥氏体状态下Arrhenius本构模型
  • DOI：
    10.14158/j.cnki.1001-3814.2016.06.032
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    热加工工艺
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王巧玲;唐炳涛;郑伟
  • 通讯作者：
    郑伟

其他文献

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郑伟的其他基金

融合重力/测高卫星和海洋观测多源数据提高水下惯性/地形组合导航精度的理论与方法研究
  • 批准号：
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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